Big Data Mythes et Réalités

Big Data 1.
Mythes et Réalités Email
Agence Hybride spécialisée en
Marketing Client
Création en 1986
230 collaborateurs
18 M€ de marge brute
Membre syndicats :
AACC, EBG, FEVAD
Principaux clients :
Orange
Total
Danone
Henkel
LVMH
La Prairie
Sephora
Go Sport
Leroy Merlin
Levi’s
ING Direct
Mercedes
MYTHES Les mythes du marke;ng 1999 : le 1 to 1 2000 : la fin du commerce tradi;onnel 2001 : le tout CRM 2009 : le tout social 2013 : le big data…. Le storytelling du big data REALITES Pour les entreprises ? 1. Inéluctabilité des trois V en corolaire de la digitalisa;on ! 2. Les enjeux stratégiques pour les entreprises 3. Méfiance autour du terme 2) Changement de paradigme informa;que ! Les technologies : 1. MapReduce
2. In memory
3. On data base
4. Stream computing
5. Stream analytics
6. NoSql
7. GPU processing 2) Changement de paradigme informa;que ! Les contraintes : 1. Profils rares 2. Architectures en place 3. Des technologies peu matures 2) Changement de paradigme informa;que ! Open source, gros éditeurs ou Cloud ?
1. Culture d’entreprise 2. Les GAFA 3. Le Cloud ? 2) Changement de paradigme informa;que ! Quelles réalités dans les entreprises ? 3) Changement de paradigme analy;que ? Qui dit variété dit :
 Données partielles
 Sources hétérogènes
 Fiabilité
 Constance de la source
 Hétérogénéité
3) Changement de paradigme analy;que ? Faut-il poser à nouveau certaines questions ?
Significativité, représentativité, problème de l’induction, Non
sequitur (corrélation / causalités, ou post hoc ergo propter
hoc), déterminisme …
3) Changement de paradigme analy;que ? Démocratisation d’approches moins répendues dans
le marketing :
Processus stochastiques, notamment les processus
Marcoviens, approches bayésiennes, NP complet, analyses
combinatoires… 3) Changement de paradigme analy;que ? Rendre accessibles ces outils aux métiers de
l’entreprise, un enjeu majeur !!
Le profil de data scientists existent-ils ? 3) Changement de paradigme analy;que ? Approches exploratoires ou en réponse à des
problématiques ? 3) Changement de paradigme analy;que ? Machine learning et apprentissage non supervisé… Approche monotone et linéaire Approche monotone et non-linéaire Approche non-monotone et non-linéaire Machine Enigma inventé par Alan Turing 3) Changement de paradigme analy;que ? Exemple, comment ETO a traité l’hétérogénéité induite
par la variété ! POUR CONCLURE SMALL, MEDIUM et SMART DATA Entreprise, exploiter déjà l’existant ! La limite sociétale du big data marke;ng Le principal intérêt sera dans la brand u;lity pas uniquement dans la communica;on hyperciblée ! SMART HOME
Smasung prévoit de connecter tous les
appareil du domicile et de les piloter via un
smartphone, une tablette et une montre
connectée.
SANTE
Nike en précurseur s’empare de la
tendance du Quantified Self et se
lance sur le marché de la santé
Nissan lance sa montre connectée
qui suit en temps réel l’état de
santé du conducteur
AUTOMOBILE
Ford propose des services
connectés via son appli Applink
(1,5 millions de véhicules applink
aux US. 7 millions prévus d’ici
2015)
Merci !
Samir/Yan